Muitos investidores reconhecem padrões de suas experiências passadas em análises presentes e as utilizam em sua tomada de decisão. O reconhecimento de padrões é uma ferramenta extremamente poderosa e útil quando aplicada corretamente, mas que também pode ser altamente enganosa quando mal utilizada. A complexidade do tema exige uma exploração aprofundada de sua definição, aplicabilidade e limitações, como se explica neste artigo de Michael J. Mauboussin e Dan Callahan, da Morgan Stanley.
Introdução
A distinção entre experiência e expertise é crucial. Gregory Northcraft, aqui citados, sugere que especialistas têm modelos preditivos, enquanto pessoas com experiência possuem modelos menos preditivos. Nesse sentido, “existem muitas áreas em que as pessoas que têm experiência pensam que são especialistas, mas a diferença é que os especialistas têm modelos preditivos, e as pessoas que têm experiência têm modelos que não são necessariamente preditivos”. Esta distinção é fundamental para entender quem está verdadeiramente equipado para reconhecer e interpretar padrões de forma eficaz.
Phil Tetlock mostrou que previsões de especialistas eram pouco melhores que o acaso e baseadas em intuições específicas sobre causalidade. Seu trabalho sobre julgamento político especializado destaca isso enfaticamente, revelando que “as previsões dos especialistas eram pouco melhores que o acaso e geralmente piores do que aquelas produzidas por algoritmos simples de extrapolação”.
Quando o reconhecimento de padrões funciona e quando não funciona
A eficácia da intuição e expertise varia conforme o contexto. “Gary Klein e Daniel Kahneman descobriram que a expertise intuitiva e o reconhecimento de padrões tendem a funcionar bem em ambientes estáveis, onde a causa e o efeito são claros e os participantes podem receber feedback oportuno e preciso”, explicam os autores. O exemplo clássico é o xadrez, onde jogadores habilidosos reconhecem padrões baseados em grupos de peças.
Em ambientes instáveis, o reconhecimento de padrões falha frequentemente. O mundo moderno criou um sistema complexo onde a relação causa é efeito é bastante obscura. O resultado as interações humanas em um ambiente social diverso produz consequências inesperadas com resultado não previsível. Um exemplo mencionado no texto, foi a carta de proeminentes economistas enviados ao presidente do FED, Ben Bernanke, em Novembro de 2010, mencionado que o “quantitative easing” da época geraria desvalorização da moeda e inflação. A história mostra que não foi isso que aconteceu nos anos seguintes.
Estudos mostram que o ser humano tende a buscar similaridades com acontecimentos passados, porém na grande maioria das vezes as similaridades identificadas são geralmente superficiais e não baseadas em fatores causais. Em muitos casos, o cérebro busca similaridades e padrões em coisas não correlatas ou mesmo aleatórias.
Segundo os economistas, o viés de extrapolar o passado no futuro é bastante presente no mercado financeiro e explica em parte, por exemplo, por que investidores esperam altos retornos quando os retornos tem sido altos e esperam quedas após queda recente do preço dos ativos.
Uma sugestão de Mauboussin para analistas e investidores de mercado para utilizar padrões em suas análises de investimento é se basear ou considerar em suas analises, o que ele chama de “base rates”. Desde 1984, a distribuição do crescimento de 10 anos de companhias nos EUA com receita entre US$5-10bi, tem distribuição onde a mediana e média ficam em 4.5% e o desvio padrão em 8.5%. Ao projetar o crescimento de uma companhia com perfil parecido, um analista poderia utilizar este padrão passado para melhorar a acurácia de suas estimativas.
Conclusão
Amplo estudo mostra que a utilização de padrões na predição de mudanças sociais, políticas e econômicas apresenta resultados ruins. Resultado que contrasta com a natureza humana que busca padrões mesmo em muitas situações onde eles não existem.
Está reflexão é importante para que investidores e analistas entendam os desafios de uma projeção bem feita e com isso melhorem seus resultado ao longo do tempo.
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